在Google发表的<a href="http://arxiv.org/abs/1712.05877" rel="nofollow noreferrer">this</a>论文（<em>仅有效的整数算法的神
我使用tensorflow对象检测api训练自定义对象检测器，然后将其转换为tflite以将其部署到android。
在很
我正在使用神经元网络，需要使用Raspberry Pi v2。
当我想安装tensorflow 2.X时，它失败了，我只能安装t
我正在使用TensorFlow Lite库中的PoseNet来检测图像上的关键点。什么是评估结果的最佳方法。我输入图像并
我正在尝试检查tensorflow源代码以了解其工作原理，尤其是如何在微控制器中加载微控制器模型的tensorflow
我正在尝试运行<a href="https://github.com/lmoroney/dlaicourse/tree/master/TensorFlow%20Deployment/Course%202%20-%20TensorFlow%20Li
我是Tensorflow Lite和Flutter的新手。我是一名大学生，为了完成我的最后一个大学项目，我被要求使用flutter
我想使用应用于珊瑚板边缘设备的变压器。但我找不到适用此方法的任何来源。
可以在CloudTPU上对
我正在尝试使用tf.image.non_max_suppression或tf.image.combined_non_max_suppression转换图形，但是两个API调用都会产生
当我训练mobilenet_v2_ssd模型并将其转换为tflite模型并在珊瑚边缘TPU上运行时，该模型的准确性下降了20％
我正在遵循<a href="https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi" rel="nofollow no
我知道将张量流模型转换为tflite，但是有相反的过程。我一直在尝试挖掘google文档，这对我来说不是很
我有一个经过专门培训的mobilenetV2模型，该模型接受FLOAT32的128x101x3数组作为输入。
在Android（Java）中，
TensorFlow Lite在其仓库<a href="https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/lite/examples/label_image" rel="nofo
我试图弄清楚如何从张量流模型中保存预测的掩码（输出），该模型已在我的PC上转换为tf.lite模型。我
我尝试在ESP32上运行一些ML，并且我想使用Tensorflow lite micro。但是我并不真正了解它们是如何构建的。因
我们应该如何将Keras的多个input_shape模型转换为Tensorflow Lite？
我尝试将其转换为
<pre><code>{
"
<strong>系统信息</strong>
<ul>
<li> OS平台和发行版：CentOS Linux版本7.7.1908
-TensorFlow版本：2.3.0 </li>
</ul>
我已经安装了tensorflow 2.3.1，我的ssd_mobile_net_v2_2是从<a href="https://tfhub.dev/tensorflow/ssd_mobilenet_v2/2" rel="nofoll
很抱歉，如果这个问题看起来很熟悉，我已经在前面发布了对该问题的更广泛的描述，但是由于我在调
